বিতরণ কেন গুরুত্বপূর্ণ?


10

এটি এই ফোরামে কখনই জিজ্ঞাসাবাদাত্মক প্রশ্নগুলির মতো নেমে যেতে পারে তবে আগের প্রশ্নের উত্তম এবং অর্থপূর্ণ উত্তর পেয়ে আমি ভেবেছিলাম যে আমি আবার আমার ভাগ্য প্রসারিত করব।

আমি পরিসংখ্যান বিতরণের গুরুত্ব সম্পর্কে কিছু সময়ের জন্য খুব বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি কারণ তারা সম্পদ ফেরতের সাথে সম্পর্কিত এবং আরও নির্দিষ্টভাবে সম্পদ বরাদ্দের ক্ষেত্রে।

আমার সুনির্দিষ্ট প্রশ্নটি হ'ল আমার কাছে 20 বছরের এস এন্ড পি 500 মাসিক রিটার্ন ডেটা রয়েছে, আমার সম্পদ বরাদ্দের সিদ্ধান্তের জন্য কেন আমাকে নির্দিষ্ট ধরণের বিতরণ (যেমন নরমাল / জনসন / লেভি ফ্লাইট ইত্যাদি) গ্রহণ করা উচিত যখন আমি সহজভাবে পারি আমার সাথে থাকা historicalতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে কেবল আমার সম্পদ বরাদ্দের সিদ্ধান্ত নিন?


3
মনে রাখবেন যে আপনি যদি আপনার আগের প্রশ্নের উত্তরগুলি সহায়ক বলে খুঁজে পেয়েছেন তবে আপনি উত্তরের পাশের চেকবক্সে ক্লিক করে এগুলিকে 'স্বীকৃত' হিসাবে চিহ্নিত করতে পারেন। এটি অন্যকে জানতে দেয় যে আপনার প্রশ্নের সমাধান হয়েছে।
জেফ

2
সেই বিষয়ে আসলে জেডিসুকের সাম্প্রতিক একটি পোস্ট রয়েছে । আপনার প্রশ্নের সাথে এর প্রাসঙ্গিকতার রূপরেখার জন্য, আমি প্রথম অনুচ্ছেদে উদ্ধৃতি দিয়ে বলব "যখন পরিসংখ্যানবিদরা ডেটা বিশ্লেষণ করেন, কেবল আপনি তাদের কাছে যে ডেটা নিয়ে এসেছেন তা দেখে তারা এগুলি দেখেন না hypot তারা আপনি যে অনুমানের তথ্য নিয়ে এসেছিলেন তাও বিবেচনা করে। অন্য কথায় , তারা বিবেচনা করে যা ঘটেছিল এবং বাস্তবে কী ঘটেছিল। "
ব্যবহারকারী 60

আমি বিশ্বাস করি যে তালেব এককভাবে historicalতিহাসিক ডেটা :-) থেকে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে সমস্যাগুলি সম্পর্কে কিছুটা দৃgent়রূপে বলতে পেরেছিলেন। (ঐতিহাসিক তথ্য সাধারণত সরাসরি দুর্লভ কিন্তু সম্ভবত মারাত্মক "কালো রাজহাঁস" ঘটনা প্রকাশ করি না হওয়া পর্যন্ত খুব দেরি হয়ে গেছে।)
whuber

2
... বেশিরভাগ টার্কি কয়েক সপ্তাহের মধ্যে বুঝতে পারবে।
রায়োগি 21

@ ব্যবহারকারী 603 এর পয়েন্টে প্রসারিত করতে - আপনি আপনার নমুনার বাইরে সূচি তৈরি করতে চান। বিশেষত, আপনার সম্পদ বরাদ্দের বিষয়টি ভবিষ্যতের আচরণের সাথে সম্পর্কিত , অতীতের আচরণের সাথে নয়। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, লেজগুলিতে জিনিসগুলি কীভাবে আচরণ করে, যেখানে আপনার কয়েকটি পর্যবেক্ষণ রয়েছে। বিতরণীয় অনুমানের মাধ্যমে আপনি প্রক্রিয়া সম্পর্কে অতিরিক্ত জ্ঞান / বোঝাপড়া / পক্ষপাত আনতে পারেন। যদি এই অনুমানগুলি ডানদিকে খুব কাছাকাছি থাকে তবে আপনি প্রচুর তথ্য যুক্ত করতে পারেন।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

উত্তর:


5

একটি অনুমিত বিতরণ (অর্থাত্ প্যারাম্যাট্রিক বিশ্লেষণ) ব্যবহার করা আপনার পদ্ধতির গণনা ব্যয় হ্রাস করবে। আমি ধরে নিচ্ছি যে আপনি কোনও রিগ্রেশন বা শ্রেণিবিন্যাস কার্য সম্পাদন করতে চান। এর অর্থ এই যে আপনি কোনও কোনও মুহুর্তে কিছু ডেটা বন্টন অনুমান করতে যাচ্ছেন। ননপ্যারমেট্রিক পদ্ধতিগুলি কার্যকর যখন ডেটা একটি ভালভাবে অধ্যয়ন করা বিতরণের সাথে সামঞ্জস্য করে না, তবে তারা সাধারণত গণনা করতে আরও বেশি সময় নেয় বা সঞ্চয় করতে বেশি মেমরি নেয়।

এছাড়াও যদি ডেটা এমন কোনও প্রক্রিয়া দ্বারা উত্পাদিত হয় যা কোনও বিতরণের সাথে সামঞ্জস্য করে, যেমন সেগুলি কিছু অভিন্ন র্যান্ডম প্রক্রিয়াগুলির গড়, তবে সেই বিতরণটি ব্যবহার করা আরও বেশি অর্থবোধ করে। ইউনিফর্ম ভেরিয়েবলের একটি সেট গড় গড় ক্ষেত্রে সঠিক বিতরণ সম্ভবত গাউসীয় বিতরণ।


0

জেমস জবাবের পরিপূরক : প্যারামিট্রিক মডেলগুলিতেও (সাধারণত) ভাল ফিট থাকার জন্য কম নমুনার প্রয়োজন হয়: এটি তাদের সাধারণীকরণের শক্তি বাড়িয়ে তুলতে পারে: অর্থাৎ, তারা নতুন ডেটা আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, এমনকি ভুলও হতে পারে। অবশ্যই, এটি পরিস্থিতি, মডেল এবং নমুনার আকারগুলির উপর নির্ভর করে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.